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AI到底是怎么為你匹配隊友的？

如何才能讓玩家匹配更“周到”？
帶不動隊友、仙人局、被虐到懷疑人生、心儀位置被搶、隊友不合作甚至掛機、職業組合不平衡……糟糕的體驗往往讓新手難以上手 ， 老手憤而棄坑 。 因為體驗差導致玩家流失 ， 對游戲的口碑和長久發展造成了難以估量的負面影響 。
玩家匹配算法對玩家游戲體驗一直至關重要 ， 如何通過AI算法高效地構建一個能有效兼顧平衡性和娛樂性、保障玩家游戲體驗的匹配系統一直是游戲算法團隊的重點研發課題 。 在GDC2021核心會議中 ， 伏羲的匹配團隊圍繞“應用AI算法對游戲的匹配算法進行優化實踐”進行算法、工程實踐經驗方面的具體介紹 。
以下是演講全文：
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玩家匹配是匹配系統將等待隊列中的玩家分配到不同比賽當中的過程 。 匹配系統可以通過多種方式設計和實現 ， 一種最基礎也是最常見的匹配系統實現方式如下：
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游戲研發人員提取設置一些匹配規則 ， 然后在在線匹配時 ， 匹配系統從隊列的最前面（一般是等待最久的玩家）開始進行檢索 ， 將玩家的屬性與預設規則進行比較 ， 如果一個玩家組合滿足預設規則 ， 他們將會被放入一場比賽當中 。 這些規則通常由游戲策劃確定 ， 并會以某種方式硬編碼/通過特定算法按時間進行調整 。 但是這樣的匹配系統通常只能保證每一場游戲中的玩家體驗下限 ， 而為了提高玩家體驗的上限 ， 我們還需要考慮很多因素：如玩家戰斗峰哥的兼容性 ， 位置偏好、玩家韌性等等 。
那么我們應該如何在匹配系統當中加入這些因素的考量 ， 使我們的匹配系統更加“周到”呢？我們首先可以想到的一個方式 ， 就是在預設規則當中添加更多的限制 。 例如 ， 我們可以添加一個規則來檢查這場比賽是否會是一場公平的比賽 ， 這可以通過預測每個陣營的獲勝概率來實現 。 此外 ， 我們可以添加另一個規則來檢查它是否會是一場快樂的游戲 ， 例如玩家在這場比賽中、比賽之后是否獲得足夠的玩家體驗 。
當然 ， 玩家體驗的建模可以隱式地考慮游戲的平衡性 ， 但在這里我們明確地對游戲平衡性進行建模和限定接收范圍 ， 因為我們認為我們的玩法必須有一個明確的公平界限 。
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我們從一場比賽的多個陣營的獲勝概率角度出發 ， 對游戲匹配的平衡性進行評估 。 為了準確地評估兩個或多個組的實力并預測每個組的獲勝概率 ， 我們嘗試將獲勝模式總結為四類 。
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首先是游戲能力 ， 這可以看作是一個玩家對這款游戲的掌握程度的總結 。 通常系統會為每個玩家評估一個整體能力評分 ， 用于定位他們在人群中的絕對實力 。 ELO、Glicko、TrueSkill等幾種經典算法在游戲中被廣泛使用 。
二是英雄機制設計 。 在大多數游戲中 ， 英雄被設計成具有不同的技能和屬性 ， 有些與其他英雄可以形成互相配合 ， 這些配合英雄的組合有時會觸發額外的能力 。 同時有些英雄被設計的非常強 ， 但總有一個或幾個英雄可以很好地抑制它 。 我們通過結算數據可以提取英雄之間的協同和克制關系圖 ， 然后通過GraphEmbedding算法可以很好地學習代表這兩種關系的英雄表征（KDD2020Optmatch:Optimizedmatchmakingviamodelingthehigh-orderinteractionsonthearena） 。
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